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如何通过细分场景和深瞳促进城市智能升级? 601106股票

细分,场景,升级,智能,城市时间:2021-03-26 13:59:11浏览:135
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原标题:如何通过细分场景和深度瞳孔来推动城市智能化升级?

随着城市管理和公共安全对智能化建设和数字化应用的需求日益增加,如何利用海量数据更高效地为城市建设服务成为城市智能化升级的关键。

E-Enterprise Research Institute聚焦当前加速季的城市场景,解读格林深瞳的城市级地图搜索解决方案,探索格林深瞳如何利用先进的深度学习和高性能计算技术,为人脸、车辆、非机动车、人体等图像提供快速检索服务。,从而实现“一台设备支持城市级图像检索需求”。

细分场景

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展,通过计算机视觉能力检测和识别图像已经被广泛接受并应用于零售和智能交通等各个领域。比如在智能交通领域,交通管理部门往往需要通过一辆机动车的图片来检索目标信息,并在省市两级跟踪目标轨迹。

Green的深度地图搜索引擎适应智能城市的各种典型场景,可以针对不同场景应用和覆盖范围提供有针对性的解决方案:

对于小规模(小于1亿数据)特征存储和超高频特征比对场景(如动态人脸控制),可以提供基于第二代英特尔至强可扩展处理器+内存的解决方案,满足用户的高频比对需求;

对于超大规模特征存储和低频比对场景(如城市级的捕获库地图搜索、智能分析等典型场景),可提供基于第二代英特尔至强可扩展处理器+英特尔奥腾固态硬盘/数据中心级持久内存的解决方案,满足用户对超大规模特征存储比对的需求;

单台计算机支持30亿张人脸或80亿个人体/车辆/非机动车的检索和存储。同时支持多达100台机器的水平扩展,支持多达3000亿个目标(人体/车辆/非机动车)或1000亿张人脸在30秒内返回结果。

在硬件架构方面,格林深度瞳孔地图搜索解决方案采用第二代英特尔至强可扩展处理器,性能卓越,支持AVX2和AVX-512指令集。每个处理器有六个通道的动态随机存取存储器提供了足够的内存带宽,而高度优化的英特尔数学核心库(英特尔MKL)提供了卓越的功能计算能力和多线程支持。

下图是基于英特尔技术的分布式地图搜索引擎的架构图:

单机超大规模热数据检索

对于大规模的特征比较,绿深瞳提供的三种不同场景的解决方案主要如下(以人脸特征为检索目标描述检索性能参数,人/车/非机动车特征是人脸性能的三倍):

传统方案A: 1亿个特征,1秒返回搜索结果,1亿个特征需要50 g的内存容量;

奥腾固态硬盘方案B: 5亿功能,三秒返回搜索结果,价格优于传统方案A;

奥腾虚拟内存方案C:10亿功能,十秒返回,单机支持30亿热数据,价格更便宜。

下表显示了三种方案的测量性能结果

数据加载时间短,断电不易丢失

与DRAM解决方案相比,英特尔奥腾持久内存解决方案还提供了更快的应用启动时间。对于动态随机存取存储器解决方案,从硬盘加载1亿条数据到内存并为这些数据建立关系需要大约15分钟,这意味着10亿条数据需要大约两个半小时。通过将构造的数据直接放在持久内存中,每1亿个数据片段花费的时间将缩短到3分钟,10亿个数据片段只需要10分钟。

绿色深瞳地图搜索采用安庆AI服务器EG630G-G20,能够满足空间部署和高性能的要求。该系统是基于英特尔数据中心解决方案组优化的2312WF系统开发的。在2U空间内支持两个计算加速器卡,并支持多达两个最新一代英特尔至强可扩展处理器,可提供强大的计算能力。它可以实现更高密度的集成,集成性能、可扩展性和可维护性。

作为国内最早将人工智能投入商业应用的初创企业之一,歌苓致力于人工智能算法技术和应用的开发,致力于将先进的人工智能、物联网、大数据技术转化为智能产品。和服务,为不同场景的客户提供包括应用软件、智能硬件和云服务在内的产品和解决方案。目前,歌苓的深度客户已经覆盖智能金融、智能城市、智能商务等领域,加快了客户智能升级的步伐。回搜狐多看

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